1.負(fù)責(zé)視頻分析、圖像識(shí)別、時(shí)序預(yù)測(cè)等前沿算法的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與部署，持續(xù)提升模型的性能、效率與魯棒性。
2.能夠獨(dú)立負(fù)責(zé)項(xiàng)目中的核心技術(shù)模塊，分析和解決算法研發(fā)、模型訓(xùn)練及工程化過(guò)程中遇到的各類(lèi)疑難雜癥。
3.參與或主導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)品系統(tǒng)模塊的功能設(shè)計(jì)、技術(shù)選型與代碼開(kāi)發(fā)，確保算法模塊的高效集成與穩(wěn)定運(yùn)行。
4.針對(duì)行業(yè)內(nèi)稀缺或難以獲取的數(shù)據(jù)，能夠利用生成式AI（如GAN、Diffusion Model）進(jìn)行數(shù)據(jù)生成與增強(qiáng)，或通過(guò)爬蟲(chóng)等技術(shù)手段構(gòu)建高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

任職要求：

1.本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、電子工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
2.3年以上人工智能相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
3.熟練掌握python、c/c++中至少一種編程語(yǔ)言，有較強(qiáng)的編碼和調(diào)試能力。
4.精通PyTorch或TensorFlow等至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架。
5.在以下至少一個(gè)領(lǐng)域有相關(guān)項(xiàng)目的落地及交付經(jīng)驗(yàn)：
視頻/圖像： 行為識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、OCR等。
時(shí)序數(shù)據(jù)分析： 時(shí)序預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、分類(lèi)等。
生成式AI： 有使用GAN、Stable Diffusion等技術(shù)進(jìn)行圖像/視頻生成或數(shù)據(jù)增強(qiáng)的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
6.[加分項(xiàng)]有大模型相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，包括但不限于：
視覺(jué)或多模態(tài)大模型（如CLIP、BLIP、SAM、DINOv2，及各類(lèi)VLMs）的微調(diào)（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）或應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
大語(yǔ)言模型（LLMs）與視覺(jué)模型結(jié)合的智能體（Agent）或應(yīng)用框架開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
對(duì)大模型（如Transformer架構(gòu)、擴(kuò)散模型）的原理有深入理解。
7.[加分項(xiàng)]有訓(xùn)推一體開(kāi)發(fā)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)訓(xùn)練與推理環(huán)節(jié)的高效協(xié)同與性能優(yōu)化。
8、具備軟考證書(shū)的優(yōu)先